ترجمه فارسی مقاله عملگرهای کانولوشن پارسیوال و شبکه های عصبی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی Parseval Convolution Operators and Neural Networks
عنوان مقاله به فارسی عملگرهای کانولوشن پارسیوال و شبکه های عصبی
نویسندگان Michael Unser, Stanislas Ducotterd
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 36
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Signal Processing,Machine Learning,Functional Analysis,Machine Learning,پردازش سیگنال , یادگیری ماشین , تجزیه و تحلیل عملکردی , یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 19 August, 2024; originally announced August 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده در 19 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد.
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

We first establish a kernel theorem that characterizes all linear shift-invariant (LSI) operators acting on discrete multicomponent signals. This result naturally leads to the identification of the Parseval convolution operators as the class of energy-preserving filterbanks. We then present a constructive approach for the design/specification of such filterbanks via the chaining of elementary Parseval modules, each of which being parameterized by an orthogonal matrix or a 1-tight frame. Our analysis is complemented with explicit formulas for the Lipschitz constant of all the components of a convolutional neural network (CNN), which gives us a handle on their stability. Finally, we demonstrate the usage of those tools with the design of a CNN-based algorithm for the iterative reconstruction of biomedical images. Our algorithm falls within the plug-and-play framework for the resolution of inverse problems. It yields better-quality results than the sparsity-based methods used in compressed sensing, while offering essentially the same convergence and robustness guarantees.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

ما ابتدا یک قضیه هسته را ایجاد می کنیم که تمام اپراتورهای تغییر خطی تغییر دهنده (LSI) را که بر روی سیگنال های چند جزء گسسته عمل می کنند ، توصیف می کند.این نتیجه به طور طبیعی منجر به شناسایی اپراتورهای Convolution Parseval به عنوان کلاس فیلتر های دارای انرژی محافظت می شود.سپس ما یک رویکرد سازنده برای طراحی/مشخصات چنین فیلترها از طریق زنجیره ای از ماژول های Parseval ابتدایی ارائه می دهیم که هر یک از آنها توسط یک ماتریس متعامد یا یک قاب 1 محکم پارامتر می شوند.تجزیه و تحلیل ما با فرمول های صریح برای ثابت Lipschitz از تمام مؤلفه های یک شبکه عصبی حلقوی (CNN) تکمیل شده است ، که به ما یک دسته از ثبات آنها می دهد.سرانجام ، ما استفاده از آن ابزارها را با طراحی یک الگوریتم مبتنی بر CNN برای بازسازی تکراری تصاویر زیست پزشکی نشان می دهیم.الگوریتم ما برای وضوح مشکلات معکوس در چارچوب پلاگین و بازی قرار می گیرد.این نتایج با کیفیت بهتر از روشهای مبتنی بر کمبود استفاده شده در سنجش فشرده شده ، در حالی که اساساً همان تضمین های همگرایی و استحکام را ارائه می دهد.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.